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 Autoria: HERNANDES, A.; SOUZA, H. A. de; AMORIM, D. A. de; NATALE, W.; LAVRES JUNIOR, J.; BOATETTO, A. E.; CAMACHO, M, A. Abstract: Chemical analysis of leaves is an effective tool for detecting nutritional imbalances and providing data for fertilizer recommendations. Therefore, it is extremely important to establish cri... ... |
 Autoria: CAPUTO M. M.; MOURÃO FILHO, F. A. A.; SILVA, S. R.; STUCHI, E. S.; BREMER NETO, H. One alternative to minimize the effects of highly destructive diseases on sweet oranges used for industrial processing is the establishment of new plantings in regions of less incidence, such as the S... ... |
 Autoria: SOARES FILHO, W. dos S.; RAMOS, Y. C.; SILVA, A. L. V.; FADEL, A. L.; STUCHI, E. S.; GIRARDI, E. A.; LEÃO, H. C.; GESTEIRA, A. da S.; PASSOS, O. S. The Brazilian citrus industry is requiring the use of rootstocks adapted for use in high planting densities with elevated production efficiency of high quality fruits, and tolerant/resistant to abioti... ... |
 Autoria: ÁVILA, B. P.; CARDOZO, L. O.; ALVES, G. D.; PEREIRA, A. M.; GULARTE, M. A.; OLIVEIRA, R. P. de The objective of this study was to identify the perception of consumers regarding the consumption of blood oranges as well as to generate information that helps in their greater consump-tion. The phys... ... |
 Autoria: CAPISTRANO, M. da C.; ANDRADE NETO, R. de C.; SANTOS, V. B. dos; LESSA, L. S.; RESENDE, M. D. V. de; GURGEL, F. de L. Evaluations with sweet oranges are usually performed in several harvests and places to verify the differential behavior according to the environmental variations. This makes the selection by tradition... ... |
 Autoria: KIRINUS, M. B. M.; BARRETO, P. S.; BARRETO, C. F.; MALGARIM, M. B.; SOARES FILHO, W. S.; OLIVEIRA, R. P. de
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 Autoria: LIMA, K. dos S. C.; LIMA, A. L. dos S.; CARDOZO, M.; SOUZA, S. P. de; GODOY, R. L. de O.
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 Autoria: KIRINUS, M. B. M.; BARRETO, C. F.; SILVA, P. S.; OLIVEIRA, R. P. de; MALGARIM, M. B.; FACHINELLO, J. C.
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 Autoria: SOUZA, K. X. S. de; TERNES, S.; CAMARGO NETO, J.; SANTOS, T. T.; MOREIRA, A. S.; KOENIGKAN, L. V.; SOUZA, R. de In this paper, we assess the effectiveness of various machine learning regressors for yield forecasting based on fruit detection in images captured within the orchard |
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